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统一多模态模型跨路径概念遗忘基准与方法

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AI 综述

研究提出跨路径概念遗忘任务：让统一多模态模型既不生成目标概念图像，也不识别输入中的该概念，同时保留其他能力。作者为此推出诊断基准 UUBench，覆盖 30 个目标概念和 60 个语义相近概念。 实验显示，现有单路径遗忘方法在联合遗忘上效果有限。作者提出的 UniForget 在 BAGEL-7B-MoT 和 Janus-Pro-7B 上分别实现 80.0% 和 92.7% 的联合遗忘率，优于代表性基线。

AI 根据报道生成 · 15 小时前更新

最新进展11月3日 03:00
遗忘是否统一？探究统一多模态模型中的概念遗忘

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. Hugging Face Daily Papers
    遗忘是否统一？探究统一多模态模型中的概念遗忘

    研究提出跨路径概念遗忘任务：让统一多模态模型既不生成目标概念图像、也不识别输入中的该概念，同时保留其他能力。为此推出覆盖 30 个目标概念与 60 个语义相近概念的诊断基准 UUBench，实验显示现有单路径遗忘方法联合遗忘效果有限。新方法 UniForget 在 BAGEL-7B-MoT 和 Janus-Pro-7B 上分别实现 80.0% 和 92.7% 的联合遗忘率，优于代表性基线。

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